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        基于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微電網(wǎng)故障診斷

        2021-04-11 15:28:50王可李保潤
        電子樂園·上旬刊 2021年5期
        關(guān)鍵詞:故障診斷電網(wǎng)融合

        王可 李保潤

        摘要:電網(wǎng)作為世界上最復(fù)雜的系統(tǒng)之一,是保障人民生活和促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要內(nèi)容。電網(wǎng)故障診斷作為電網(wǎng)的核心環(huán)節(jié),各級(jí)規(guī)劃部門處于監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行和調(diào)度控制的前沿,確保日常應(yīng)急控制工作的及時(shí)性、針對(duì)性和有效性,始終是能源系統(tǒng)安全防護(hù)體系的重中之重。然而,由于社會(huì)和電力消費(fèi)者對(duì)電力供應(yīng)的成本效益、質(zhì)量、連續(xù)性和可靠性的要求越來越高,能源系統(tǒng)向著“高效發(fā)電”、“跨領(lǐng)域輸電”和“智能配電”的方向發(fā)展。因而在該背景下,大型性能優(yōu)化配置、大規(guī)模新能源接入、自然災(zāi)害頻發(fā)等復(fù)雜運(yùn)行條件對(duì)電網(wǎng)的規(guī)劃和運(yùn)行提出了客觀的挑戰(zhàn)。

        關(guān)鍵詞:微電網(wǎng);故障診斷

        引言

        電網(wǎng)是一個(gè)復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò),其中一條線路的跳閘會(huì)導(dǎo)致其他線路的跳閘,并引發(fā)連鎖故障。電網(wǎng)連鎖故障的傳統(tǒng)分析方法為潮流模型,該模型既能對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)分析,又能進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)工具可分析電網(wǎng)在正常和故障情況下的統(tǒng)計(jì)特性,生成預(yù)警信號(hào),從而為電網(wǎng)故障定位及維護(hù)維修提供幫助。

        1現(xiàn)有的診斷方法存在的不足

        1.1 輸電網(wǎng)故障診斷的參數(shù)變量復(fù)雜

        為提高電網(wǎng)傳輸系統(tǒng)故障診斷和分析模型的準(zhǔn)確性和容錯(cuò)性,現(xiàn)有完全分析模型必須分別引入優(yōu)化變量,以保護(hù)斷路器的阻斷/ 錯(cuò)位,以及報(bào)警信息的錯(cuò)誤,使分析模型的優(yōu)化變量尺寸是傳統(tǒng)分析模型的數(shù)倍。因此,有必要改進(jìn)模型完整分析的建模方法,及時(shí)排除故障。

        1.2 拓?fù)湫畔⒃谳旊娋W(wǎng)故障診斷中的應(yīng)用不足

        現(xiàn)有的傳輸網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法,基于 Petri 網(wǎng)絡(luò)的圖形建模,沒有充分利用拓?fù)湫畔ⅲy以通過單獨(dú)分析其與每個(gè)組件報(bào)警信息的相關(guān)性來適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞淖兓?,診斷故障。此外,該模型一般采用離線內(nèi)存、在線應(yīng)用的診斷類型,需要存儲(chǔ)所有組件的診斷模型,硬件內(nèi)存要求較高,且采用橫向模式,診斷速度慢。因此,有必要考慮將系統(tǒng)的拓?fù)湫畔⒁雮鬏斁W(wǎng)格故障診斷模型,提高故障診斷模型的在線建模能力,適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜玩湕l故障的變化。

        1.3 告警時(shí)序信息在輸電網(wǎng)故障診斷中的應(yīng)用不充分

        目前,智能變電站的國企設(shè)備可以為斷路器和斷路器動(dòng)作信息添加統(tǒng)一的基準(zhǔn)時(shí)間尺度,但對(duì)于報(bào)警定時(shí)信息的應(yīng)用,現(xiàn)有基于 Petri 網(wǎng)絡(luò)圖形建模的研究必須在正反定時(shí)檢查預(yù)警信息,以評(píng)估報(bào)警信息的可靠性,缺乏簡(jiǎn)單高效的正時(shí)原因算法,時(shí)間系列檢查過程是煩瑣耗時(shí)的。此外,現(xiàn)有的時(shí)間系列模糊 Petri 網(wǎng)絡(luò)僅通過時(shí)間推理來糾正報(bào)警信息的信任度,信息使用有限,且計(jì)時(shí)檢查過程與 Petri 網(wǎng)絡(luò)論證過程是分開的,計(jì)算量較大。因此,在研究高效的定時(shí)推理方法的同時(shí),必須充分利用時(shí)間系列推理的結(jié)果,提高誤差組件定位的準(zhǔn)確性[1]。

        2關(guān)鍵技術(shù)

        因電網(wǎng)故障處理對(duì)時(shí)效性要求較高,為了既保證時(shí)效性還能提高主站信息融合的準(zhǔn)確性,就需要思考如何利用現(xiàn)有資源,提升資源的利用率,保障自動(dòng)上傳至主站的數(shù)據(jù)或采用主動(dòng)激勵(lì)后召喚到的數(shù)據(jù)在限定時(shí)間內(nèi)分析、整理完成。融合前故障信息的可靠性直接決定了融合后故障分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。1)任務(wù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整:當(dāng)三個(gè)主站中任一主站分析出故障后,需要其他兩個(gè)主站信息驗(yàn)證,就需要將相似時(shí)間序列的故障數(shù)據(jù)提高優(yōu)先級(jí)安排任務(wù)的分析、整理工作。在現(xiàn)有電力基礎(chǔ)設(shè)施投資的基礎(chǔ)上,通過主動(dòng)激勵(lì)召喚和任務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)整,合理利用資源來同步處理同源故障任務(wù),保障三個(gè)主站故障信息的可靠性;2)主站的信息融合:對(duì)于具有較高可信度的同源故障進(jìn)行信息融合,確保最終發(fā)布的故障分析報(bào)告的準(zhǔn)確性。融合后的故障分析報(bào)告,可輔助調(diào)度機(jī)構(gòu)直接決策,制定全面的故障搶修方案,減少人力、物力、財(cái)力損失[2]。

        3軟件設(shè)計(jì)

        軟件主要包含信息集成層、信息支撐層、底層分析層和應(yīng)用層。通過外圍通信接口和耦合元件進(jìn)行錄波、保信和行波主站信息的共享,并通過設(shè)計(jì)靈活的數(shù)據(jù)接入、標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè),適應(yīng)外部數(shù)據(jù)系統(tǒng)規(guī)范。對(duì)不同廠家、不同模型和不同格式的數(shù)據(jù)做統(tǒng)一處理,在同類故障信息描述統(tǒng)一的基礎(chǔ)上進(jìn)行故障信息分類,完成底層數(shù)據(jù)分析和故障信息融合。上層應(yīng)用重點(diǎn)開發(fā)主站信息管理應(yīng)用,支撐多種相關(guān)電網(wǎng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù),具有良好的服務(wù)性、開放性和擴(kuò)展性。信息集成層:當(dāng)電網(wǎng)產(chǎn)生大擾動(dòng)或故障發(fā)生時(shí),廠站側(cè)設(shè)備采集數(shù)據(jù)并生成文件上傳至對(duì)應(yīng)主站,主站完成故障數(shù)據(jù)分析生成故障報(bào)告。數(shù)據(jù)交換總線通過短周期性輪詢各分布式主站本地存儲(chǔ)的故障列表,一旦檢測(cè)到有新的文件生成集中到信息集成層。由于保護(hù)和行波數(shù)據(jù)量大,數(shù)據(jù)整理上傳有延遲現(xiàn)象,若未同時(shí)收取到這兩個(gè)主站故障報(bào)告,采取主動(dòng)激勵(lì)的方式調(diào)取與錄波分析出的故障時(shí)間序列相似的保護(hù)和行波數(shù)據(jù)文件,通過數(shù)據(jù)交換總線,對(duì)故障信息進(jìn)行集成[3]。

        結(jié)束語

        現(xiàn)今電網(wǎng)系統(tǒng)的迭代速度遠(yuǎn)超從前,專家系統(tǒng)難以及時(shí)跟進(jìn)當(dāng)今復(fù)雜的電網(wǎng)系統(tǒng)的診斷要求,由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單一或者 Petri 網(wǎng)診斷側(cè)重點(diǎn)不同,因此會(huì)出現(xiàn)誤報(bào)的情況,單一的分析系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足更加復(fù)雜的故障診斷需求。只有各個(gè)分析系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合才能適應(yīng)當(dāng)今電網(wǎng)系統(tǒng)的擴(kuò)張速度和算力分析要求[4]

        參考文獻(xiàn):

        [1]冷迪,陳瑞,李英,王旭勇.基于深度學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)故障預(yù)警系統(tǒng)研究[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用,2022,22(01):9-12.

        [2]游昊,石恒初,楊遠(yuǎn)航,孔德志,陳璟.電網(wǎng)故障多源信息智能融合診斷方法[J].云南電力技術(shù),2021,49(06):64-70.

        [3]譚麗君,鄧鍵鏘.基于電網(wǎng)故障診斷方法技術(shù)分析[J].中國新技術(shù)新產(chǎn)品,2021(22):88-90.DOI:10.13612/j.cnki.cntp.2021.22.029.

        [4]付仙蘭,陳海山,李發(fā)均,等.基于改進(jìn)Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方法[J].空軍預(yù)警學(xué)院學(xué)報(bào),2021,35(4):269-272,278.

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